【摘 要】
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结合注意力机制与长短时记忆(LSTM)循环神经网络对常规气象数据下的光伏发电量进行预测,建立一个多气象因素加权预测模型(MVWM)。首先获取光伏电站近几年气象数据及其发电量
【机 构】
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电子科技大学中山学院,湖南安华源电力科技有限公司,水发兴业能源（珠海）有限公司
【基金项目】
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广东省重点领域研发计划项目(No.2019B010148001),广东省教研教改项目(No.SJY201803)。
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结合注意力机制与长短时记忆(LSTM)循环神经网络对常规气象数据下的光伏发电量进行预测,建立一个多气象因素加权预测模型(MVWM)。首先获取光伏电站近几年气象数据及其发电量数据,对其做归一化处理,提高模型收敛速度;建立基于不同气象因素的加权注意力机制;搭建LSTM循环神经网络框架;最后使用历史数据训练该网络,并将MVWM和SVM、LSTM、线性回归等模型在同一测试数据集上进行预测,结果表明MVWM具有较好的预测准确度。
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